h
t
= Variabel respon terikat pada waktu t varians pada waktu ke t к
= Varians yang konstan
2 t-m
= Suku ARCH volatilitas pada periode sebelumnya α
1
, α
2
, … , α
m
= Koefisien orde m yang diestimasikan
1
,
2
, ... ,
r
= Koefisien orde r yang diestimasikan h
t-r
= Suku GARCH varians pada periode sebelumnya Proses GARCH dapat ditafsirkan sebagai proses ARMA dalam X
t 2
. Prosedur umum dalam peramalan model GARCH sama dengan prosedur yang
diterapkan dalam model ARIMA yaitu tahap identifikasi dengan memuat grafik harga harian buah-buahan dan melokalisasi pergerakan harga buah yang
fluktuatif, tahap estimasi dan evaluasi, dan tahap aplikasi.
2.8. Tinjauan Studi Terdahulu
Buah-buahan merupakan primadona komoditas ekspor Indonesia. Banyak hal-hal menarik yang dapat diteliti dari komoditas ini. Namun untuk masalah
fluktuasi harga dan tingkat risiko pada harga buah-buahan belum banyak yang menelitinya. Beberapa penelitian sejenis tentang fluktuasi harga yang sudah
pernah dilakukan dengan menggunakan metode yang sama lebih banyak membahas tentang komoditas pertanian. Berikut adalah rangkuman dari hasil
penelitian-penelitian terdahulu yang berkaitan dengan penelitian kali ini. Penelitian yang dilakukan Ramadhona 2004 mengenai analisis investasi
dengan pendekatan model ARCH-GARCH dan pendugaan harga saham dengan pendekatan model time series pada perusahaan agribisnis terpilih di PT. Bursa
Efek Jakarta. Model ARCH-GARCH digunakan untuk mendapatkan model
peramalan dan Value at Risk VaR untuk mengukur tingkat risiko. Risiko yang dikaji pada penelitian ini adalah risiko investasi pada perusahaan rokok PT. Astra
Agrolestari Tbk AALI, PT. Gudang Garam Tbk GGRM dan PT. Indofood Sukses Makmur Tbk INDF.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan didapat bahwa risiko yang ditanggung investor pada saham AALI sebesar 2,46 persen; GGRM sebesar 2,57
persen; INDF sebesar 8,75 persen dari total investasi yang ditanamkan. Ramalan harga penutupan harga saham AALI dan INDF cenderung mengalami
peningkatan. Hal ini memberikan kesempatan pada investor untuk mendapatkan capital gain
. Sedangkan harga penutupan saham GGRM mengalami penurunan. Hal ini menunjukkan bahwa pelaku bursa saham sebaiknya melepas sahamnya
agar tidak mengalami capital loss karena dapat menimbulkan kerugian. Pada penelitian yang dilakukan oleh Iskandar 2006 mengenai risiko
investasi saham agribisnis rokok dianalisis dengan pendekatan ARCH-GARCH. Hasilnya adalah model terbaik untuk meramalkan tingkat risiko saham GGRM
adalah ARCH1 dimana tingkat risiko hanya dipengaruhi oleh besarnya nilai sisaan pengembalian sehari sebelumnya. Sedangkan model terbaik untuk
meramalkan tingkat risiko saham HMSP dan RMBA adalah GARCH1,1 dimana tingkat risikonya dipengaruhi oleh besarnya nilai sisaan pengembalian sehari
sebelumnya dan besarnya simpangan baku pengembalian dari rataannya untuk satu hari sebelumnya.
Berdasarkan hasil penelitian, tingkat risiko yang dimiliki oleh saham RMBA merupakan yang tertinggi dibanding dengan perusahaan rokok lainnya.
Hal ini disebabkan oleh kurang diminatinya saham tersebut oleh investor. Trend
harga saham yang cenderung menurun berarti saham RMBA lebih banyak menghasilkan tingkat pengembalian yang negatif. Saham HMSP memiliki tingkat
risiko yang terendah dibandingkan dengan kedua saham rokok lainnya. Hal ini disebabkan oleh rendahnya nilai fluktuasi karena harga saham HMSP sudah tidak
liquid lagi di pasar. Tingkat risiko saham GGRM menempati urutan tertinggi kedua setelah saham RMBA. Harga saham GGRM yang dianggap terlalu mahal
oleh investor menyebabkan investor cenderung irasional dalam mengambil keputusannya dalam berinvestasi pada saham GGRM, sehingga fluktuasi saham
sulit untuk diduga. Akibatnya saham GGRM menunjukkan perkembangan harga yang menurun.
Penelitian Pradana 2008 yang menganalisis pengaruh ketidakpastian ekonomi terhadap tingkat kesejahteraan petani buah di Pulau Jawa bertujuan
untuk membandingkan perkembangan nilai tukar petani NTP buah-buahan dan ketidakpastian ekonomi sebelum dan sesudah krisis moneter, serta menganalisis
pengaruh ketidakpastian ekonomi terhadap tingkat kesejahteraan petani buah di Pulau Jawa periode 1992-2006. Hasil analisis terhadap perilaku NTP buah-buahan
yaitu 1 Secara keseluruhan hasil dugaan dari pengaruh variabel ketidakpastian ekonomi terhadap NTP buah-buahan memenuhi kriteria secara statistik selama
periode 1992-2006 yang terbagi ke dalam dua kondisi, 2 Secara keseluruhan pengaruh volatilias ketidakpastian ekonomi terhadap NTP buah-buahan untuk
kondisi sebelum dan setelah krisis moneter memenuhi kriteria secara statistik, dan 3 NTP buah-buahan di Pulau Jawa pada kondisi setelah krisis lebih baik
dibandingkan dengan kondisi sebelum krisis moneter.
Penelitian yang dilakukan oleh Fariyanti 2008 mengenai risiko produksi dan harga kentang dan kubis dianalisis dengan menggunakan analisis risiko model
GARCH1,1 dan menghitung nilai varian. Berdasarkan analisis risiko yang dilakukan terlihat bahwa risiko produksi kentang yang diindikasikan oleh
fluktuasi produksi kentang yang disebabkan oleh risiko produksi pada musim sebelumnya dan penggunaan input, pupuk dan tenaga kerja menjadi faktor yang
menimbulkan risiko produksi. Sedangkan lahan, benih dan obat-obatan menjadi faktor yang mengurangi risiko produksi. Pada komoditas kubis, lahan dan obat-
obatan menjadi faktor yang menimbulkan risiko. Sedangkan benih, pupuk dan tenaga kerja menjadi faktor yang mengurangi risiko produksi.
Risiko produksi pada komoditas kentang lebih tinggi dibandingkan dengan kubis. Sedangkan risiko harga komoditas kubis lebih tinggi dibandingkan dengan
kentang. Perilaku rumah tangga petani dengan adanya risiko produksi dan harga produk termasuk risk aversion dengan melakukan pengurangan penggunaan luas
lahan garapan, benih, pupuk, obat-obatan dan tenaga kerja. Pengurangan tertinggi yang terjadi pada input, produksi, pendapatan dan pengeluaran rumah tangga
akibat peningkatan risiko produksi dan harga produk serta upah pada kegiatan usaha tani terdapat pada rumah tangga petani lahan sempit. Demikian pula dengan
peningkatan penggunaan tenaga kerja off-farm dan non-farm yang paling rendah. Menurut Siregar 2009 yang melakukan penelitian tentang analisis risiko
harga Day Old Chick DOC Broiler dan Layer pada PT. Sierad Produce Tbk Parung, Bogor menjelaskan bahwa pola pergerakan harga DOC dipengaruhi oleh
kondisi penawaran dan permintaan DOC di pasar seperti pada saat menjelang lebaran dan memasuki tahun ajaran baru. Berdasarkan hasil analisis GARCH1,1
diperoleh bahwa risiko harga DOC broiler dipengaruhi oleh volatilitas dan varian harga DOC broiler periode sebelumnya dengan tanda yang positif yang berarti
bahwa jika terjadi peningkatan risiko harga DOC sebelumnya maka akan meningkatkan risiko harga DOC periode berikutnya. Sedangkan harga jual DOC
layer dengan ARCH1 diperoleh bahwa risiko harga DOC layer hanya dipengaruhi oleh volatilitas harga DOC layer periode sebelumnya dengan tanda
positif yang berarti bahwa jika terjadi peningkatan risiko harga DOC layer periode sebelumnya maka akan meningkatkan risiko harga DOC layer periode berikutnya.
Tingkat risiko yang diterima PT. Sierad Produce Tbk dari DOC broiler adalah sebesar Rp 1.585.111.113 dari total penerimaan selama tahun 2007 sampai
2008 yaitu sebesar Rp 10.911.997.611 dan risiko harga DOC layer sebesar Rp 163.583.535 dari total penerimaan sebesar Rp 2.125.300.780. Hal tersebut berarti
bahwa kerugian yang ditanggung oleh PT. Sierad Produce Tbk adalah sebesar risiko yang ditanggung dari penerimaan yang diterima yaitu Rp 1.585.111.113
untuk DOC broiler dan Rp 2.125.300.780 untuk DOC layer. Sedangkan besarnya risiko DOC broiler dalam persen adalah 14,53 persen dan DOC layer sebesar 7,70
selama satu hari penjualan. Persamaan penelitian kali ini dengan penelitian sebelumnya terletak pada
alat analisis yang digunakan. Alat analisis menggunakan metode kuantitatif time series
ARCH-GARCH. Perbedaan penelitian yang akan dilakukan dengan penelitian yang terdahulu adalah objek yang menjadi bahan penelitian kali ini
adalah buah-buahan yaitu data harga dan pasokan buah yang dijadikan sebagai data sekunder yang didapat dari Pasar Induk Kramat Jati yag diasumsikan dapat
mewakili harga buah-buahan di Indonesia.
Tabel 2.1. Studi Terdahulu yang Berkaitan dengan Penelitian
Peneliti Tahun
Judul Penelitian Metode Analisis
Hasil Penelitian Bakasenjaya
Ramadhona 2004
Analisis Investasi Dengan Pendekatan Model ARCH-GARCH dan Pendugaan Harga
Saham dengan Pendekatan Model Time Series
pada Perusahaan Agribisnis Terpilih di PT. Bursa Efek Jakarta
Model ARCH-GARCH untuk menghitung Value at Risk
Risiko saham AALI 2,46 persen, GGRM2,57 persen
dan INDF 8,75 persen
Edy Iskandar 2006
Analisis Risiko Investasi Saham Agribisnis Rokok dengan Pendekatan ARCH-GARCH
Model ARCH-GARCH untuk menghitung Value at Risk
Risiko saham GGRM adalah ARCH1, sedangkan untuk
HMSP dan RMBA adalah GARCH1,1
Dani Pradana 2008
Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Nilai Tukar Petani Buah di Jawa Barat
Model ARCH-GARCH Ketidakpastian ekonomi
mempengaruhi NTP dan NTP setelah krisis lebih baik
dibandingkan kondisi sebelum krisis.
Anna Fariyanti 2008
Perilaku Ekonomi Rumah Tangga Petani Sayuran Dalam Menghadapi Risiko Produksi
dan Harga Produk di Kecamatan Pandeglang Kabupaten Bandung
Analisis risiko model ARCH- GARCH dan menghitung Nilai
Varian Model GARCH1,1 dengan
risiko produksi pada musim sebelumnya dan penggunaan
input, pupuk dan tenaga kerja menjadi faktor yang
menimbulkan risiko produksi
Yusni Rahmadani
Siregar 2009
Analisis Risiko Harga Day Old Chick DOC Broiler dan Layer pada PT. Sierad Produce
Tbk. Parung, Bogor Model ARCH-GARCH untuk
menghitung Value at Risk DOC layer dengan ARCH1
dan DOC broiler dengan GARCH1,1
2.9. Kerangka Pemikiran
